Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 60 010 подписчиков, занимая 2 209 место в категории Технологии и приложения и 10 256 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 60 010 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -595, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.31% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 148 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 986 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 11 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
>>> x = (1 << 53) + 1 >>> x + 1.0 < x True▶️Здесь всё дело в том, что в одной части неравенства при приведении
x к другому типу была потеряна точность, а в другой части — нет.
Значение переменной x конвертируется в тип float.
При этом x непредставим точно в виде float, поэтому выбирается ближайшее (меньшее здесь) представимое число: x —> float(x-1). Поэтому сумма получается неточной, вся цепочка выглядит так:
x+1.0 -> float(x-1)+1.0 -> (x) -> float(x-1)Сравнение
float < int происходит точно. Значение x (int) математически больше x+1.0 (float).
Как-то так.
📎 Вот ещё некоторые примеры смешения типов
@pythonl
- nulls_last = False
+ nulls_last = None
if ordering_by == OrderingField.FIELD_START_AT:
nulls_last = True
• В сигналах появился новый тип асинхронных ресиверов async_receivers. Его добавили в класс SignalBlocker, теперь он временно отключает сигнал.
• Если после refresh_from_db надо дальше по коду использовать закешированные значения из базы данных, появился такой хак:
my_model_obj._meta.private_fields = []
my_model_obj.refresh_from_db()
https://docs.djangoproject.com/en/5.0/releases/5.0/
@pythonlrequests:
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/end-point')
data = response.json()
Замените 'https://api.example.com/end-point' на необходимый API endpoint. Прежде чем приступить к обработке данных, проверьте, был ли запрос успешным.
⏩Составление продуктивных HTTP-запросов. Для более продвинутых запросов передавайте параметры в requests.get() используя словарь, чтобы избежать конкатенации строк:
params = {'origin': 'Нарния', 'destination': 'Хогвартс', 'waypoints': 'Средиземье|Мордор', 'sensor': 'false'}
response = requests.get('https://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json', params=params)
Важно: значение waypoints должно быть указано в виде одной строки, например, 'Средиземье|Мордор'.
⏩Тщательное извлечение данных из JSON
После получения ответа, преобразуйте JSON с помощью метода .json() и проверьте код ответа:
data = response.json()
if response.status_code == 200:
from pprint import pprint
pprint(data) # Выведем данные структурированно для удобства
else:
print("Ошибка HTTP-запроса:", response.status_code)
⏩Обработка вложенных структур JSON
Обработка вложенных структур в JSON требует внимательного подхода. На Python это выполнимо:
for route in data['routes']:
for leg in route['legs']:
for step in leg['steps']:
print(step['html_instructions'])
Используйте циклы для перемещения по структуре данных.
⏩Важные моменты, которые надо запомнить
— Всегда проверяйте статус ответа.
— Применяйте метод .json(), а при необходимости — json.loads(response.content).
— Не ограничивайтесь в использовании параметров запроса: чем больше их, тем лучше.
@pythonlfiles.pypihosted[.]org) походил на легитимное зеркало files.pythonhosted.org.
⏩Для распространения вредоносного пакета злоумышленники не только создали вредоносные репозитории под собственными учетными записями, но также взломали ряд известных аккаунтов. В их числе был GitHub-аккаунт editor-syntax, поддерживающий платформу для поиска и обнаружения серверов, ботов и других социальных инструментов в Discord, Top.gg, сообщество которой насчитывает более 170 000 участников.
⏩Аккаунт, скорее всего, был взломан через украденные cookies, которые злоумышленники использовали для обхода аутентификации и выполнения вредоносных действий, при этом не зная пароля аккаунта. В результате взлома пострадали несколько членов сообщества Top.gg.
📎 Читать подробнее
@pythonl
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
